0. 简介 之前作者主要是基于ROS2,CyberRT还有AutoSar等中间件完成搭建的。有一说一,这种从头开发当然有从头开发的好处,但是如果说绝大多数的公司还是基于现成的Apollo以及Autoware来完成的。这些现成的框架中也有很多非常好的方法。目前作者打算抽一些时间来整理这部分资料,并根据自己学习内容进行介绍。 目前使用的主流的无人驾驶开源项目框架,主要是Autoware和百度的Apol
0. 简介 高效的重定位对于GPS信号不佳或基于传感器的定位失败的智能车辆至关重要。最近,Bird’s-Eye-View (BEV) 分割的进展使得能够准确地估计局部场景的外观,从而有利于车辆的重定位。然而,BEV方法的一个缺点是利用几何约束需要大量的计算。本文《U-BEV: Height-aware Bird’s-Eye-View Segmentation and Neural Map-base
0. 简介 最近在研究整个SLAM框架的改进处,想着能不能从Cartographer中找到一些亮点可以用于参考。所以这一篇博客希望能够梳理好Cartographer前后端优化,并从中得到一些启发。carto整体是graph-based框架,前端是scan-map匹配,后端是SPA优化。前端又分为CSM+Ceres两个部分,完成匹配后则会进入子图生成维护中。在子图维护以及优化后放入后端优化,完成全局
前言 本系列文章架构概览: 本文将介绍基本遗传算法在解决优化问题中的应用,通过实验展示其基本原理和实现过程:选取一个简单的二次函数作为优化目标,并利用基本遗传算法寻找其在指定范围内的最大值。 2. 基本遗传算法(SGA) 基本遗传算法(Simple Genetic Algorithm : SGA)又称为简单遗传算法,使用选择算子、交叉算子和变异算子这三种基本的遗传算子,操作简单、容易
目录 日常·唠嗑 一、程序设计 二、镁光模型仿真验证 三、testbench文件 四、完整工程下载 日常·唠嗑 IIC协议这里就不赘述了,网上很多,这里推荐两个,可以看看【接口时序】6、IIC总线的原理与Verilog实现 ,还有IIC协议原理以及主机、从机Verilog实现。 前者是对IIC协议详细介绍、以及主机发送,主机接收两种方式。后者
目录 朴素贝叶斯算法编辑 朴素贝叶斯的三种方式 实战——对新闻文本进行文本分类 朴素贝叶斯算法 贝叶斯定理 贝叶斯定理(Bayes Theorem)也称贝叶斯公式,是关于随机 事件的条件概率的定理 定理内容: 如果随机事件A1 ,A2 ,...,An构成样本空间的一个划分(不重、不 漏),且都有正概率,则 对任何一个事件B(P(B)>0),有
一、前言 重要的事情放在最前面:max30102只适用于指尖手指测量,不适用与手腕手指测量,如需做成可穿戴样式选择传感器的小伙伴请pass掉他,因为他只有红光和红外2种光,不够充足的数据源去运算。 由于一些原因,本篇文章所有下载资源不收取任何积分,让你不花一分钱教你如何使用stm32驱动和使用max30102这个传感器,对大学生做毕设的很友好,如果帮助到你了,请
0. 简介 占用地图是机器人系统中推理环境未知和已知区域的基本组成部分。《Occupancy Grid Mapping without Ray-Casting for High-resolution LiDAR Sensors》介绍了一种高分辨率LiDAR传感器的高效占用地图框架,称为D-Map。该框架引入了三个主要创新来解决占用地图的计算效率挑战。首先,我们使用深度图像来确定区域的占用状态,而不
前言 本系列文章架构概览: 本文将介绍基本遗传算法在解决优化问题中的应用,通过实验展示其基本原理和实现过程:选取一个简单的二次函数作为优化目标,并利用基本遗传算法寻找其在指定范围内的最大值。 1. 遗传算法(GA)简介 遗传算法是一种概率搜索算法,它使用达尔文的自然选择原则,并使用在自然发生的遗传操作(如交叉(重组)和突变)之后形成的操作,迭代地将一组数学对象(通常是固定长度的二进制
课程购买链接:https://zyesr.xetslk.com/s/2n7Biy *本课程不提供PPT, 课程资料请到课程目录第一章节获取 该课程已开通专门交流答疑区,点击这里,发帖提问交流 课程目的 每位机器人开发者都曾有“从零开发一款智能机器人”的梦想,唯一的区别就在于你是否付诸行动。 本课程继《从零开发智能小车》,将给大家介绍四轮机器人的一些特点和开发实例。我们将通过一系
0. 简介 本文介绍了基于激光雷达的4D占用补全与预测。场景补全与预测是自动驾驶汽车等移动智能体研究中的两个常见的感知问题。现有的方法独立地处理这两个问题,导致这两方面的感知是分开的。在《LiDAR-based 4D Occupancy Completion and Forecasting》中,我们在自动驾驶的背景下引入了一种新型的激光雷达感知任务,即占用补全与预测(OCF),以将这两方面统一到一
Abstract DeepLabV3中,回顾了空洞卷积操作。为了能够分割不同尺度对象,设计了一种级联的方式使用空洞卷积的模块,采用多个空洞率来捕获多尺度的特征。此外,作者建议增强DeepLabV2提出的ASPP模块,能够进一步提高性能。提出的DeepLabV3系统,和之前不做CRF操作的版本相比,效果改善明显。 相较于DeepLabv2的区别:1 . 使用了Mutli grid的级联结构的空洞卷积
设置成像系统并采集图像后,您可以分析和处理图像,以提取有关被检测对象的有价值信息。 内容 图像分析 图像处理 斑点分析 机器视觉 图像分析 影像分析结合了基于影像像素的灰度强度计算统计数据和测量的技术。您可以使用影像分析功能来确定影像质量是否足以完成检测任务。您还可以分析图像以了解其内容,并确定使用哪种类型的检查工具来处理您的应用程序。影像分析
一、F值在之前的学习中,我们已经学习了精确率Precision和召回率Recall,有没有这样一个值能够综合得考虑这两个值呢?如果只是简单地计算平均值并不算很好的方法。假设现在有两个模型,它们的精确率和召回率是这样的: 模型 B 的召回率是 1.0,也就是说所有的 Positive 数据都被分类为 Positive 了,但是精确率也实在是太低了。如果将所有的数据都分类为 Positive,那么召
用法 $signed 用于将无符号的二进制数据,作为有符号的数据进行处理。方便tb文件仿真调试。 比如 将二进制8’b11111111,解读为-1进行后续运算。 module signed_example(); reg [7:0] a, b; wire [7:0] sum; assign sum = $signed(a) + $signed(b);
量化工具箱pytorch_quantization 通过提供一个方便的 PyTorch 库来补充 TensorRT ,该库有助于生成可优化的 QAT 模型。该工具包提供了一个 API 来自动或手动为 QAT 或 PTQ 准备模型。 API 的核心是 TensorQuantizer 模块,它可以量化、伪量化或收集张量的统计信息。它与 QuantDescriptor 一起使用,后者描述了如何量化张量
inline内联的效果 #include <stdio.h> inline int max(int x, int y) { return x > y ? x : y; } int main() { int a = 5, b = 10; int m = max(a, b); printf("The maximum value
数字下变频(DDC)基础知识 偶然间读到的国外技术博客,写的不错,翻译后供大家参考。不知道如何征求原博主同意,如果此翻译涉及侵权的话,请及时联系我删除。 本文讨论了数字下变频(DDC),一种广泛应用于数字无线电接收机的技术。 将DDC与传统的双下变频接收机进行了比较,说明了使用DDC的优点。 本文还举例说明了DDC的工作原理以及它如何消除模拟元件的一些缺点。 文章目录 数字
目录 STM32移植嵌入式开源按键框架 MultiButton简介 multi_button.c文件 multi_button.h文件 按键事件 案例使用方法 学习剖析 STM32移植嵌入式开源按键框架 今天移植了一款嵌入式按键框架工程MultiButton,MultiButton是一个小巧简单易用的事件驱动型按键驱动模块。 Github地址:GitHub - 0x1a
rectpuls 是 MATLAB 中的一个函数,用于创建一个矩形脉冲信号。该函数的语法如下: y = rectpuls(t, width)1 其中,t 是时间轴,width 是脉冲的宽度。y 是输出的矩形脉冲信号。 t 是指时间轴,它是一个包含了一系列时间点的向量,用于描述信号的时域(time domain)特性。在这个例子中,linspace(-5, 5, 1000) 创建了一个从 -5
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